# 创建自定义数据集
# 自定义 Dataset 类必须实现三个函数：__init__、__len__ 和 __getitem__
# FashionMNIST 图像存储在目录 img_dir 中，它们的标签分别存储在 CSV 文件 annotations_file 中。
# 在接下来的章节中，我们将详细介绍每个函数的作用。


import os
import pandas as pd 
from torchvision.io import read_image  # 读取图像可以使用的函数模块 io

import torch
from torch.utils.data import Dataset
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor
import matplotlib.pyplot as plt


training_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=True,
    download=True,
    transform=ToTensor()
)

test_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=False,
    download=True,
    transform=ToTensor()
)


labels_map = {
    0: "T-Shirt",
    1: "Trouser",
    2: "Pullover",
    3: "Dress",
    4: "Coat",
    5: "Sandal",
    6: "Shirt",
    7: "Sneaker",
    8: "Bag",
    9: "Ankle Boot",
}
figure = plt.figure(figsize=(8, 8))
cols, rows = 3, 3
for i in range(1, cols * rows + 1):
    sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item()
    img, label = training_data[sample_idx]
    figure.add_subplot(rows, cols, i)
    plt.title(labels_map[label])
    plt.axis("off")
    plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")
plt.show()



class CustomImageDataset(Dataset):
    def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None):
        self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file)
        self.img_dir = img_dir
        self.transform = transform
        self.target_transform = target_transform

    def __len__(self):
        return len(self.img_labels)   #__len__ 函数返回数据集中样本的数量。
    
    def __getitem__(self, idx):             
        
        # __getitem__ 函数加载并返回给定索引 idx 处的数据集样本。根据索引，它识别磁盘上图像的位置，使用 read_image 将其转换为张量，从 self.img_labels 中的 csv 数据中检索相应的标签，对它们调用转换函数（如果适用），并以元组的形式返回张量图像和相应的标签。
        
        img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0])
        image = read_image(img_path)  # 读取图像
        
        label = self.img_labels.iloc[idx, 1]  # 获取标签
        
        if self.transform:
            image = self.transform(image)
        
        if self.target_transform:
            label = self.target_transform(label)
        
        return image, label


# __init__ 函数在实例化 Dataset 对象时运行一次。我们初始化包含图像的目录、注释文件和两个转换


# 使用DataLoaders 准备数据集
# DataLoader 是一个包装器类，它将 Dataset 包装成可迭代对象，并支持自动批处理、打乱、多进程数据加载等。

# Dataset 一次检索一个数据集特征和标签样本。在训练模型时，我们通常希望以“小批量”的形式传递样本，并在每个时期重新排列数据以减少模型过拟合，并使用 Python 的 multiprocessing 来加速数据检索。  
# DataLoader 是一个可迭代对象，它在一个简单的 API 中为我们抽象了这种复杂性。

from torch.utils.data import DataLoader

train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=64, shuffle=True)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=True)

# 迭代 Dataloader
# 我们已将该数据集加载到 DataLoader 中，可以根据需要迭代数据集。
# 下面的每次迭代都返回一批 train_features 和 train_labels（分别包含 batch_size=64 个特征和标签）。
# 因为我们指定了 shuffle=True，所以在我们迭代完所有批次后，数据会被打乱（有关数据加载顺序的更精细控制，请查看 Samplers）。

# Display image and label.
train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader))
print(f"Feature batch shape: {train_features.size()}")
print(f"Labels batch shape: {train_labels.size()}")
img = train_features[0].squeeze()
label = train_labels[0]
plt.imshow(img, cmap="gray")
plt.show()
print(f"Label: {label}")






